AnalyticDB PostgreSQL MCP 서버

“AnalyticDB PostgreSQL” MCP 서버란 무엇을 하나요?

AnalyticDB PostgreSQL MCP 서버는 AI 어시스턴트와 AnalyticDB PostgreSQL 데이터베이스를 연결하는 범용 브릿지 역할을 합니다. 이 서버를 통해 AI 에이전트는 데이터베이스 메타데이터를 조회하고, SQL 쿼리를 실행하며, 데이터베이스 작업을 프로그래밍 방식으로 관리할 수 있습니다. 표준화된 데이터베이스 기능 액세스를 제공함으로써, 스키마 탐색, 쿼리 실행, 테이블 통계 수집, 쿼리 성능 분석 등 다양한 작업을 지원합니다. 따라서 견고하고 엔터프라이즈급 PostgreSQL 분석 데이터베이스와 AI 기반 워크플로우를 통합하려는 개발자와 데이터 엔지니어에게 필수 도구입니다.

프롬프트 목록

제공된 저장소 또는 문서에 프롬프트 템플릿이 언급되어 있지 않습니다.

리소스 목록

• adbpg:///schemas
  연결된 AnalyticDB PostgreSQL 데이터베이스에 존재하는 모든 스키마를 조회합니다.

• adbpg:///{schema}/tables
  지정된 스키마 내의 모든 테이블을 나열합니다.

• adbpg:///{schema}/{table}/ddl
  특정 테이블의 Data Definition Language(DDL) 문을 제공합니다.

• adbpg:///{schema}/{table}/statistics
  테이블 관련 통계를 표시하여 성능 분석 및 최적화에 도움을 줍니다.

도구 목록

• execute_select_sql
  AnalyticDB PostgreSQL 서버에서 SELECT SQL 쿼리를 실행하여 데이터를 조회합니다.

• execute_dml_sql
  INSERT, UPDATE, DELETE와 같은 DML(데이터 조작 언어) 작업을 실행합니다.

• execute_ddl_sql
  CREATE, ALTER, DROP 등 DDL(데이터 정의 언어) 작업을 실행합니다.

• analyze_table
  테이블의 통계를 수집하여 데이터베이스 성능을 최적화합니다.

• explain_query
  특정 SQL 쿼리에 대한 실행 계획을 제공하여, 쿼리 성능 이해 및 최적화에 도움을 줍니다.

이 MCP 서버의 활용 사례

• 데이터베이스 탐색 및 메타데이터 조회
  개발자는 데이터베이스 스키마를 손쉽게 탐색하고, 테이블 목록 및 정의를 확인하여 생산성과 데이터 구조 이해도를 높일 수 있습니다.

• 자동 쿼리 실행
  AI 에이전트가 SELECT 및 DML 쿼리를 프로그래밍 방식으로 실행하여, 보고서 생성, 데이터 업데이트, 자동화된 워크플로우에 활용할 수 있습니다.

• 스키마 관리 및 진화
  서버에서 DDL 쿼리를 실행할 수 있으므로, 테이블 생성, 수정, 삭제 등 CI/CD 파이프라인의 스키마 변경을 지원합니다.

• 성능 튜닝
  analyze_table, explain_query와 같은 도구를 통해 통계 및 실행 계획을 수집하여 병목 현상 파악 및 쿼리 최적화가 용이합니다.

• AI 기반 데이터 분석
  AI 어시스턴트와 연동하여, 맥락 인지형 데이터 분석 및 인사이트 생성을 지원할 수 있습니다.

설정 방법

Windsurf

1. 사전 준비:
   Python 3.10 이상 및 필요한 패키지가 설치되어 있는지 확인합니다.
2. 클론 또는 설치:
   • 클론: git clone https://github.com/aliyun/alibabacloud-adbpg-mcp-server.git
   • 또는 pip로 설치: pip install adbpg_mcp_server
3. 설정 수정:
   Windsurf MCP 클라이언트 설정 파일을 엽니다.
4. MCP 서버 추가:
   아래의 JSON을 삽입합니다.

   "mcpServers": {
     "adbpg-mcp-server": {
       "command": "uv",
       "args": [
         "--directory",
         "/path/to/adbpg-mcp-server",
         "run",
         "adbpg-mcp-server"
       ],
       "env": {
         "ADBPG_HOST": "host",
         "ADBPG_PORT": "port",
         "ADBPG_USER": "username",
         "ADBPG_PASSWORD": "password",
         "ADBPG_DATABASE": "database"
       }
     }
   }
   

5. 저장 및 재시작
   파일을 저장하고 Windsurf를 재시작합니다.

Claude

1. 사전 준비:
   Python 3.10 이상과 의존성이 설치되어 있어야 합니다.
2. 서버 설치:
   pip install adbpg_mcp_server
3. 설정 수정:
   Claude의 MCP 설정을 엽니다.
4. MCP 서버 추가:

   "mcpServers": {
     "adbpg-mcp-server": {
       "command": "uvx",
       "args": [
         "adbpg_mcp_server"
       ],
       "env": {
         "ADBPG_HOST": "host",
         "ADBPG_PORT": "port",
         "ADBPG_USER": "username",
         "ADBPG_PASSWORD": "password",
         "ADBPG_DATABASE": "database"
       }
     }
   }
   

5. 저장 및 재시작
   설정을 저장하고 Claude를 재시작합니다.

Cursor

1. 사전 준비:
   Python 3.10 이상 및 의존성이 필요합니다.
2. 클론 또는 설치:
   클론하거나 pip install adbpg_mcp_server를 실행합니다.
3. 설정 수정:
   Cursor의 MCP 설정 파일을 엽니다.
4. MCP 서버 추가:

   "mcpServers": {
     "adbpg-mcp-server": {
       "command": "uvx",
       "args": [
         "adbpg_mcp_server"
       ],
       "env": {
         "ADBPG_HOST": "host",
         "ADBPG_PORT": "port",
         "ADBPG_USER": "username",
         "ADBPG_PASSWORD": "password",
         "ADBPG_DATABASE": "database"
       }
     }
   }
   

5. 저장 및 재시작
   저장 후 Cursor를 재시작합니다.

Cline

1. 사전 준비:
   Python 3.10 이상 및 의존성 필요.
2. 클론 또는 설치:
   위와 같이 Git 또는 pip를 사용합니다.
3. 설정 수정:
   MCP 설정 파일을 엽니다.
4. MCP 서버 추가:

   "mcpServers": {
     "adbpg-mcp-server": {
       "command": "uvx",
       "args": [
         "adbpg_mcp_server"
       ],
       "env": {
         "ADBPG_HOST": "host",
         "ADBPG_PORT": "port",
         "ADBPG_USER": "username",
         "ADBPG_PASSWORD": "password",
         "ADBPG_DATABASE": "database"
       }
     }
   }
   

5. 저장 및 재시작
   설정을 저장하고 Cline을 재시작합니다.

API 키 보안

데이터베이스 자격 증명은 환경 변수로 관리합니다. 보안을 강화하려면 민감한 정보를 하드코딩하지 말고 환경 변수를 사용하세요:

"env": {
  "ADBPG_HOST": "${ADBPG_HOST}",
  "ADBPG_PORT": "${ADBPG_PORT}",
  "ADBPG_USER": "${ADBPG_USER}",
  "ADBPG_PASSWORD": "${ADBPG_PASSWORD}",
  "ADBPG_DATABASE": "${ADBPG_DATABASE}"
}

플로우에서 MCP 사용법

FlowHunt에서 MCP 사용하기

FlowHunt 워크플로우에 MCP 서버를 통합하려면, MCP 컴포넌트를 플로우에 추가하고 AI 에이전트와 연결하세요.

MCP 컴포넌트를 클릭하면 설정 패널이 열립니다. 시스템 MCP 설정 섹션에 아래와 같은 JSON 형식으로 MCP 서버 정보를 입력하세요:

{
  "adbpg-mcp-server": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

설정이 완료되면 AI 에이전트는 MCP의 모든 기능과 역량을 사용할 수 있습니다. “adbpg-mcp-server"를 실제 MCP 서버 이름으로, URL을 본인 MCP 서버 주소로 변경하세요.

개요

제공된 문서 기준으로 AnalyticDB PostgreSQL MCP 서버는 데이터베이스 기반 워크플로우에 강력한 통합을 제공하며, 명확한 도구와 리소스 엔드포인트를 갖추고 있습니다. 하지만 프롬프트 템플릿 및 Roots/Sampling과 같은 고급 기능은 부족합니다.

MCP 점수

의견 및 평가:
이 MCP 서버는 핵심 데이터베이스 통합 기능에 대해 문서화가 잘 되어 있으며, PostgreSQL을 사용하는 개발자에게 필수적인 요구를 충족합니다. 프롬프트 템플릿과 Roots/Sampling 등 고급 MCP 기능의 부재는 아쉽지만, 명확한 목적과 구성으로 데이터베이스 중심 워크플로우에 유용합니다. 평점: 7/10